智能控制技术在风力发电系统中的应用研究

智能控制技术在风力发电系统中的应用研究

关民强

大唐甘肃发电有限公司新能源分公司  甘肃730050

摘要：风力发电技术涉及多种力学技术以及空气动力学、材料学和机械学。有关管控风力发电的技术在当下风电行业中有着较大的研究价值。风力发电系统需要科学合理地管控好风轮，并且进一步调整风能的大小，对变换器和发电机的控制能够促进发电质量和效率的提升。本文主要研究和分析了风力发电和它的控制技术，希望能够给从事电力行业的有关人员一些帮助。

关键词：风力发电；智能控制；应用；

一、引言

随着全球对可再生能源的需求日益增长，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注。然而，风力发电系统的复杂性和不稳定性对控制系统的要求极高。近年来，智能控制技术的快速发展为解决风力发电系统的问题提供了新的思路。本文旨在探讨智能控制技术在风力发电系统中的应用，以提高风力发电系统的效率和稳定性。

二、风力发电系统概述

风力发电系统主要由风力机、发电机、控制系统和电网接入系统等组成。其中，控制系统是风力发电系统的核心，负责监测风速、风向等环境参数，控制风力机的运行，以及将电能稳定地输送到电网。传统的风力发电系统控制系统主要基于PID（比例-积分-微分）控制算法，但由于风力发电系统的复杂性和不稳定性，PID控制算法往往难以满足要求。

三、风力发电系统的工作原理

1. 风能的捕获：风力发电系统的第一步是捕获风能。这通常通过风轮（也称为风车叶片或转子）来完成。风轮由多个叶片组成，它们被设计成能够最大化地捕获风能。当风吹过叶片时，风轮会开始旋转。
2. 动能转化为机械能：风轮的旋转产生了动能。这个动能随后被转化为机械能，驱动风轮主轴的旋转。主轴是风力发电系统中的关键部件，它将风轮的旋转传递给发电机。
3. 机械能转化为电能：主轴的旋转进一步驱动发电机中的转子旋转。发电机是一个电磁感应设备，当转子在磁场中旋转时，它会在定子中产生电流。这个过程是法拉第电磁感应定律的体现，即将机械能转化为电能。
4. 电能的输出和调节：发电机产生的电能通常是交流电（AC），其电压和频率可能需要根据电网的要求进行调整。因此，风力发电系统通常包括一个或多个电力电子设备，如变压器、整流器、逆变器等，以调节和稳定输出的电能。
5. 并网与电网交互：经过调节和稳定的电能最终会并入电网，供人们使用。在并网过程中，风力发电系统需要满足电网的接入标准和要求，以确保与电网的稳定、安全运行。

需要注意的是，风力发电系统的效率和产电量与多种因素相关，包括风速、风轮的设计、风轮的直径、发电机的效率等。此外，风力发电系统还需要具备适宜的风能资源，通常会在地理条件优越的地方建设风电场。同时，为了确保风力发电系统的长期稳定运行，还需要进行定期的维护和检修。

四、智能控制技术在风力发电系统中的应用

1. 模糊控制技术

模糊控制技术是一种基于模糊集合论和模糊逻辑推理的控制技术。在风力发电系统中，模糊控制技术可以根据风速、风向等环境参数，以及风力机的运行状态，自动调整控制参数，实现风力机的优化运行。模糊控制技术具有鲁棒性强、适应性好等优点，可以有效提高风力发电系统的稳定性和效率。

2.数据采集与处理：智能控制系统通过传感器实时采集风力发电系统的状态数据，如风速、风向、温度、湿度等，然后将这些数据转化为数字信号，传输到控制系统中。通过对这些数据进行处理和分析，控制系统可以提取出关键信息，用于风力发电系统的判断和决策。

3.神经网络控制技术

神经网络控制技术是一种模拟人脑神经网络结构和功能的控制技术。在风力发电系统中，神经网络控制技术可以通过学习历史数据，建立预测模型，实现风力发电系统的预测控制。神经网络控制技术具有自学习能力强、适应性好等优点，可以实现对风力发电系统的精确控制。

4.预测控制技术

预测控制技术是一种基于预测模型的控制技术。在风力发电系统中，预测控制技术可以根据风速、风向等环境参数的预测值，提前调整风力机的运行状态，以应对即将到来的风况变化。预测控制技术可以有效降低风力发电系统的运行风险，提高系统的稳定性和可靠性。

5.转速与功率控制：智能控制系统可以根据风速、风向等环境参数，自动调整风力机的转速和功率输出。在低风速时，控制系统可以调整叶片角度和转速，以最大化捕获风能；而在高风速时，控制系统可以降低转速和功率输出，避免风力机过载和损坏。

6.故障诊断与预警：智能控制系统可以对风力发电系统进行实时监控和预测，及时发现潜在的故障并进行预警。通过机器学习算法和深度学习算法，控制系统可以学习并识别各种故障模式，为维修人员提供准确的故障位置和维修建议，从而降低运维成本和提高系统可靠性。

7.可视化管控：结合真实世界建立三维数字模型，智能控制系统可以直观、可视化地呈现风力机的运行状态。这使得运维人员可以更加直观地了解风力机的运行状况，及时发现并处理潜在问题。

8.雷达测风与核心部件监测：智能控制系统可以利用雷达技术进行智能测风，扫描锥角灵活调控，适配任意机型和叶片长度，测量叶片最大载荷风速。同时，通过传感器对机舱前后位移、塔底弯距以及叶片外表噪声、缺陷等进行动态监测分析，快速掌握核心部件的健康状态。

五、智能控制技术在风力发电系统中的应用案例

1.模糊PID控制技术在风力发电系统中的应用

模糊PID控制技术结合了模糊控制技术和PID控制技术的优点，可以实现对风力发电系统的精确控制。在某风力发电场中，采用模糊PID控制技术的风力发电系统相比传统PID控制系统，在风速波动较大的情况下，能够更稳定地输出电能，提高了系统的稳定性和效率。

2.神经网络预测控制技术在风力发电系统中的应用

神经网络预测控制技术通过学习历史数据，建立预测模型，实现对风力发电系统的预测控制。在某大型风力发电项目中，采用神经网络预测控制技术的风力发电系统能够提前预测风速、风向等环境参数的变化趋势，并根据预测结果调整风力机的运行状态，从而提高了系统的运行效率和稳定性。

3.智能故障诊断与预警系统

某大型风电企业采用智能故障诊断与预警系统，通过实时监测风力发电机的各项运行参数，如温度、振动、转速等，利用机器学习算法和数据分析技术对数据进行处理和分析。系统能够自动识别异常数据，并预测潜在的故障类型和发生时间。一旦检测到故障或异常情况，系统会立即向运维人员发送预警信息，并提供详细的故障位置和维修建议，帮助运维人员快速定位和修复问题，降低运维成本和故障停机时间。

六、结束语

智能控制技术在风力发电系统中的应用具有重要的意义。通过模糊控制技术、神经网络控制技术和预测控制技术等智能控制技术的应用，可以实现对风力发电系统的精确控制，提高系统的稳定性和效率。未来，随着智能控制技术的不断发展和完善，其在风力发电系统中的应用将会更加广泛和深入。同时，也需要进一步研究和探索新的智能控制技术和方法，以更好地满足风力发电系统的需求。

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